《证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法》PDF+DOC
作者:柳毅,陈红林
单位:火力与指挥控制研究会
出版:《火力与指挥控制》2003年第01期
页数:4页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFHLYZ2003010070
DOC编号:DOCHLYZ2003010079
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《基于高阶模糊神经网络及D-S证据理论的数据融合系统》PDF+DOC2002年第03期 潘大联,吴陈
《证据理论和模糊神经网络相结合的决策方法》PDF+DOC 郑红军,赵冬岩
《基于神经网络与D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC2007年第05期 范晓静,胡玉兰
《D-S证据理论在目标识别中的应用》PDF+DOC2013年第07期 马颖,马健
《基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别》PDF+DOC2002年第01期 王杰贵,罗景青,尹成友
《D-S证据理论在多传感器融合中的应用》PDF+DOC2001年第03期 刘怀国,吴陈,张冰
《基于数据融合的高压断路器故障诊断方法研究》PDF+DOC2010年第10期 苗红霞,王宏华
《基于神经网络与改进D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC2009年第07期 朱鑫森,刘顺承
《基于模糊神经网络的D-S证据理论在多传感器信息融合中的应用》PDF+DOC2008年第02期 刘金花,张公永
《火灾探测的模糊神经网络数据融合算法》PDF+DOC2007年第S1期 王娜,徐凤荣,刘海龙
重点研究了在数据融合身份估计领域中D-S证据理论与模糊神经网络相结合的多传感器数据融合方法。Demp-ster-Shafer证据理论方法是对Beyes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知道等方面显示了很大的灵活性,但是在基于证据理论的身份估计融合中,基本可信度的分配是一个与应用密切相关的问题,也是实际应用中最难的一步。利用模糊神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,并对几种空中目标进行了身份估计数据融合,经计算机仿真实验证实了该方法的有效性。
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